Excess Cancer Mortality in Psychiatric Patients
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: There are conflicting data on cancer incidence and mortality in psychiatric patients, although most studies suggest that while cancer mortality is higher, incidence is no different from that in the general population. Different methodologies and outcomes may account for some of the conflicting results. We investigated the association between mental illness and cancer incidence, first admission rates, and mortality in Nova Scotia using a standard methodology. Method: A population-based record-linkage study of 247 344 patients in contact with primary care or specialist mental health services during 1995 to 2001 was used. Records were linked with cancer registrations and death records. Results: Cancer mortality was 72% higher in males (95%CI, 63% to 82%) and 59% higher in females (95%CI, 49% to 69%) among patients in contact with mental health services. This was reflected in similarly elevated first admission rates. However, there was weaker and less consistent evidence for increased incidence. For several cancer sites, incidence rate ratios were lower than might be expected given the mortality and first admission rate ratios, and no higher than that of the general population. These were melanoma, prostate, bladder, and colorectal cancers in males. Conclusion: People with mental illness in Nova Scotia have increased mortality from cancer, which cannot always be explained by increased incidence. Possible explanations for further study include delays in detection or initial presentation leading to more advanced staging at diagnosis, and difficulties in communication or access to health care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».